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龙图腾网获悉南通市志达通信息服务有限公司申请的专利外呼机器人回复话术的确定方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119621917B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510149281.5，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权外呼机器人回复话术的确定方法及系统是由郭志设计研发完成，并于2025-02-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本外呼机器人回复话术的确定方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种外呼机器人回复话术的确定方法及系统，涉及对话机器人技术领域，本发明提取用户语音信号的音调、音量和语音活动率特征，生成语音特征向量；并将语音信号转化为文本，生成文本语义向量，结合生成用户状态向量；基于RoBERTa语言模型生成上下文语义向量和意图语义向量，计算意图相关性得分，通过预测模型计算意图完成率并结合紧急程度生成优先级得分，根据优先级评分函数选择用户意图，并基于历史话术数据训练答复模型，实时生成最合适的恢复话术，提升了机器人回复的智能性和适应性。

本发明授权外呼机器人回复话术的确定方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种外呼机器人回复话术的确定方法，其特征在于，具体步骤包括： 步骤1：采集用户输入的语音信号，通过YIN算法判断语音信号的音高变化，生成音调特征，通过计算语音信号的能量生成音量特征，通过识别语音信号中连续发声的时间段生成语音活动率特征，基于音调特征、音量特征和语音活动率特征生成语音特征向量； 步骤2：在自动语音识别模型中将语音信号转换为文本，并将文本输入到BERT模型生成文本语义向量，结合文本语义向量和语音特征向量生成用户状态向量； 步骤3：将文本输入到预训练的基于RoBERTa的语言模型中，生成上下文语义向量，对于每个可能的意图，通过基于RoBERTa的语言模型生成意图语义向量，基于上下文语义向量和意图语义向量生成意图与上下文的相关性得分； 步骤4：将用户状态向量和意图输入到预训练的预测模型中，生成意图完成率，基于意图的紧急程度分配优先级权重，生成意图完成优先级得分； 步骤5：基于意图与上下文的相关性得分和意图完成优先级得分生成用户意图的优先级评分函数，计算每个意图的优先级，输出优先级最高的意图； 步骤6：采集历史回复话术数据，以已知的意图和用户状态向量作为输入，回复话术作为标签，训练答复模型，将优先级得分最高的意图和用户状态向量输入到答复模型中生成回复话术； 生成语音特征向量所依据的原理为： 生成音调特征所依据的原理为： 对于每一帧语音信号，计算不同延迟下的差值函数，所依据的公式为： 其中，l表示延迟，dl表示延迟为l时对应的差值函数，xt表示t时刻的语音信号，t表示语音信号的时间索引，N表示时间索引的总数； 生成归一化累积差值函数所依据的公式为： 其中，dnorlj表示延迟为lj时对应的归一化差值函数，lj表示第j个延迟，表示从第1到第j个延迟的差值函数的累积和，J表示不同延迟的总数，j表示延迟的索引； 在归一化累积差值函数中寻找局部最小值，基于局部最小值对应的延迟作为音高周期计算音高频率，所依据的公式为： 其中，表示音高周期lj对应的音高频率，Ts表示语音采样周期； 按照时间序列分析音高频率轨迹，生成平均音高变化率，所依据的公式为： 其中，表示音高周期lj和lj-1之间的平均音高变化率； 结合所有周期的平均音高变化率生成音调特征向量F； 生成音量特征所依据的原理为： 其中，E表示语音信号音量特征，N表示信号中样本点的总数； 生成语音活动率特征所依据的原理为： 其中，R表示语音活动率特征，Tsound表示连续语音中的发声时长，Ttotal表示连续语音的总时长； 生成的语音特征向量为： V＝[F,E,R] 其中，V表示语音特征向量； 根据业务场景，设定不同意图的紧急程度，

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